package com.sky.controller.user;

import com.sky.constant.StatusConstant;
import com.sky.entity.Dish;
import com.sky.result.Result;
import com.sky.service.DishService;
import com.sky.vo.DishVO;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;

@RestController("userDishController")
@RequestMapping("/user/dish")
@Slf4j
@Api(tags = "C端-菜品浏览接口")
public class DishController {
    @Autowired
    private DishService dishService;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 根据分类id查询菜品
     *
     * @param categoryId
     * @return
     */
    @GetMapping("/list")
    @ApiOperation("根据分类id查询菜品")
    public Result<List<DishVO>> list(Long categoryId) {

        /**
         * Reids数据
         * KEY                |    VALUE
         * dish_分类ID(动态)         菜品1 菜品2 菜品3......   是一个dishVO类型的列表
         */

        /**
         * 一个完整的分层架构通常包含以下几层：
         * Controller 层（表现层）
         * 接收 HTTP 请求
         * 参数校验
         * 返回响应数据
         * 不应该包含业务逻辑
         * Service 层（业务逻辑层）
         * 实现核心业务逻辑
         * 事务管理
         * 缓存处理
         * 权限校验
         * Repository/Dao 层（数据访问层）
         * 与数据库交互
         * 执行 CRUD 操作
         * 不包含业务逻辑
         * Entity/Model 层（实体层）
         * 表示数据库表结构
         * 与数据库字段映射
         * DTO 层（数据传输对象）
         * 用于层与层之间的数据传输
         * 隐藏敏感字段
         * 适配前端需求
         * Config 层（配置层）
         * 配置各种组件（如 Redis、MyBatis 等）
         * 定义拦截器、过滤器等
         * Aspect 层（切面层）
         * 实现 AOP 功能（如日志、缓存、事务等）
         * 最佳实践总结
         * 缓存逻辑优先放在 Service 层，保持 Controller 层的简洁
         * 复杂缓存策略考虑使用 AOP 实现，提高代码可维护性
         * 缓存失效策略：更新数据时及时清除相关缓存
         * 设置合理的过期时间，避免脏数据长期存在
         * 监控缓存命中率，优化缓存策略
         * 通过合理的分层设计，可以使代码更加清晰、可维护，同时充分发挥缓存的性能优势。
         */


        //构造redis的KEY
        String RedisKey="dish_"+categoryId;

        //查询redis内是否有数据
        List<DishVO> list= (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(RedisKey);
        //缓存中有数据 直接返回即可
        if(list!=null && list.size()>0){
            return Result.success(list);
        }

        /**
         * 当数据库中发生变化时，就要清理缓存，避免缓存与数据库中的数据不一致
         * 当数据库中发生新增、修改、删除、起售，停售的操作时，就要清理缓存
         */

        //redis没有数据 从数据库中查询后，加载到redis内
        Dish dish = new Dish();
        dish.setCategoryId(categoryId);
        dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE);//查询起售中的菜品

        list = dishService.listWithFlavor(dish);
        //加载到缓存内（redis）
        redisTemplate.opsForValue().set(RedisKey,list);

        return Result.success(list);
    }

}
